無関係な刺激と行動制御：ディストラクタ - 応答パラダイムを結合することにより無視された刺激の影響を分析

私たちの周りの世界で行動することはほぼ無限の可能性を提供し、知覚する情報の無限のストリームを介して我々の方法を操縦するために、私たちの脳は、簡単で効率的なプロセスやメカニズムの限られた数に依存する必要があります。一つの重要なメカニズムは、それは、関連すると無関係な情報を区別する機能があり、選択的注意である。刺激は無関係であると識別されると、阻害は、伸延表現¹又は²ブロックの干渉^を低減する応答システムへのアクセスの活性化を減衰させる。伸延阻害は、認知制御³の中核となる概念の一つである。

人間の行動のもう一つの重要な特徴は、私たちの行動ではなく、一人ひとりの側面は、意図的に制御できることである。他のメカニズムは、情報技術の制御されたリソース要求の厳しい処理の結果、意図的な行動を翻訳することが必要であるN、効率的な行動ルーチンに。以前の行動のエピソードの検索は、行動のような自動化のための重要な役割を果たしている可能性があります。最新のインスタンスベースのモデルによると、特定の刺激は、刺激の発生に時間的に近接して実行されたレスポンスと統合になることができます。刺激と反応の化合物は、その後、エピソード記憶にある「インスタンス^」4または「イベントファイル^」5,6として格納されます。再遭遇、イベントファイルの刺激が関連する応答^4-8を含むメモリからの全エピソードの取得、につながる。前のアクションのこの検索は、刺激駆動型の行動ルーチンを確立することによって、行動の制御を効率的にボトムアップ発揮、迅速かつ自動的に動作します。最近の証拠は、このメカニズムはまた、不正解の選択肢によってトリガすることができることを示唆している、すなわち、以前のエピソードと応答のディストラクタベース検索は、人間の行動に影響を与える同様に^9を制御します。

結合伸延応答のパラダイムは具体的には、応答のために標的刺激と競合行動制御に与える影響の不正解の選択肢を調査するために開発されました。特に、この技術は、伸延処理に関連して説明された2つの機構、すなわち、伸延阻害および応答の伸延ベース検索を解きほぐすことを可能にする。

ディストラクタ-応答結合パラダイム（レビューフォックス^10を参照してください）負のプライミングパラダイムを用いた研究に由来する。負のプライミングパラダイムでは、プライム（ すなわち負のプライミング効果）に表示されていなかったターゲットへの応答を調べるために比較してより遅い応答時間以上のエラーにプローブ·リード上のターゲットとして繰り返して、プライム正解の選択肢。このパラダイムの一つの難しさは、少なくとも二つの異なる機構が負プリミンを占めることができることであったG効果。一方では、主なターゲットに応答できるようにするために、素数が素数伸延プレゼンテーションで阻害することが提案されている。欠点の旧ディストラクタ刺激の結果の残留阻害この抑制された刺激に反応し、プローブ^1,11に必要とされる場合。一方、負のプライミングは、検索メカニズム^12,13の結果である場合もあります。例えば、ニールは、プライムディストラクターは、その後、それがプローブ対象¹⁴として繰り返されている場合は、この刺激に応答して検索され、今度の競合にあり、プライムでのDO-NOT-応答タグと一緒に符号化されているもの。

さらに最近では、刺激応答取得理論（SRR ^15）が正解の選択肢はと統合されていると応答の取得をトリガすることができますと仮定した。これは個別にディストラクターの繰り返しによる検索の影響を調査するための新しい可能性を開きます。コー​​ディングイベントの理論に基づくイベントファイルにエンコードされます。次の出会いに、これらの刺激（ すなわちまた、ディストラクタ刺激）のいずれかが目標応答を含む全体のイベントファイルの検索をトリガすることができます。伸延の繰り返しに起因するこれらの検索の効果は結合伸延応答と呼ばれている。伸延応答結合は、人間の視覚での反応、聴覚、及び触覚モダリティ^17-19に性能に影響することが示されている。また、ロケーション選択²⁰における応答を調節する。ディストラクタ-反応結合のみ、一定の条件の下で^21〜23完全自動しかし影響振る舞いではないことを効果的証拠の様々な変調の要因。

効果は影響伸延の繰り返しにより順次選択タスクで証明され、パフォーマンスに応じて繰り返しに依存しています。同じ応答が素数とプローブについて説明する必要がある場合伸延が互換性の応答を取得しているため、ディストラクタの繰り返しが伸延変化に比較してより高いパフォーマンスにつながります。応答の変更が必要な場合とは対照的に、伸延を繰り返すこと伸延が互換性のない応答を取得するように応答を阻害する。このように、ディストラクタベースの検索が伸延繰り返し×応答の繰り返しの相互作用効果によって示されます。

負のプライミングパラダイムにわたる一つの利点は、ディストラクタ-反応の結合のパラダイムが伸延阻害および応答の取得²⁴の影響を区別することができるということです。検索効果は、応答の繰り返しとディストラクタの繰り返しの相互作用によって証明されていますが、伸延阻害は伸延の繰り返しの主な効果として測定される。つまり、行SHに同じ刺激を2回を阻害すること、阻害アカウント^1,25が予測する、あるプライムに伸延阻害の影響の後に、プローブ上の伸延阻害を促進する必要があるため、常にメリットにつながるウルド。繰り返される正解の選択肢のこの利益効果は、応答の繰り返しとは独立して抑制理論によると、しかし、である。

さらに前提条件を分析し、ディストラクタ - 反応結合効果の要因を調節することは、私たちの日常生活に影響を与える人間の反応でオブジェクトを無視する方法をよりよく理解することが重要です。本稿では、ディストラクタベースの検索および伸延阻害を分析するために使用されるパラダイムを詳細に説明しています。

プロトコルは、アメリカ心理学会と世界医師会（ヘルシンキ、1989年の改訂宣言）の倫理指針に従っています。

1。一般的な実験のセットアップ

1. コンピュータを介して反応時間の実験で、伸延応答結合の影響については、データを収集する。

実験2。準備

1. 実験をプログラムするための標準的な実験的なソフトウェアを使用してください。これまでの研究のほとんどは、E-総理を使用していました。
2. 刺激材料を決定します。結合伸延反応は、単一の文字、数字、カラードット、アイコン、および場所で示されている。
3. 両方のターゲットとディストラクタを描画元となる1刺激セットを作成します。例えば、このセットには、8文字S、D、F、G、H、J、K、およびLを含むことができ
   1. 4つのグループに刺激セットを分離し、各グループに1の応答を割り当てます。例えば、ボタンにSとDを割り当てる右中指で右人差し指でボタンが押されに左中指で押します、F、Gの左人差し指でボタンを押すと、H、Jは、Kの、ボタンを押しはL。
   2. 刺激の配置を決定します。グループ化された方法で、ターゲットとディストラクタ刺激を提示してください。ゲシュタルト原則は刺激のグループ化を実装するために役立ちます。例えば水平に存在する文字ではなく、縦線。
   3. ターゲット選択の基準を決定します。これは、実験全体を通して変わらないことができるが、それはまた、各ディスプレイの前に示すことができる。例えば、本ターゲットとディストラクタ水平ライン、および（ディストラクタなどのターゲットとDとKで、 例えば 「DKDKD」）は、ターゲットを含むように特定の場所を定義します。実験を通してすべてのディスプレイに同じ刺激装置を使用してください。
4. 試作型の6種類（ すなわち 、プライムプローブ配列）を準備するか、thogonally（応答変化対異なるターゲットと応答の繰り返し対同じターゲットと応答の繰り返し）反応関係と伸延関係（伸延チェンジ対伸延繰り返し）を変化させる。各素数と各プローブ配置では、異なる応答にマッピングされている正解の選択肢と目標を組み合わせるように注意してください。
   1. 試作型RRiは-DRについては、主なターゲットに対応して、プライムとプローブディスプレイに同じ標的刺激のIDを提示することによってプローブ対象に対する応答間の応答の繰り返しを実装します。プライムとプローブのディスプレイに同じディストラクタ刺激を提示することによって伸延繰り返しを実装します。
   2. 試作型RRiは直流の場合は、プライムとプローブ·ディスプレイで同じ標的刺激のIDを提示することによって、応答の繰り返しを実装します。プライムとプローブのディスプレイに異なるディストラクタ刺激を提示することによって、伸延の変更を実装します。
   3. トライアル系RR-DR、応答REPEを実装プライムで同じ応答カテゴリとプローブディスプレイから標的刺激を提示することによってtition。プライムとプローブのディスプレイに同じディストラクタ刺激を提示することによって伸延繰り返しを実装します。
   4. トライアルタイプRR-DCの場合は、プライムとプローブディスプレイに同じ応答カテゴリから標的刺激を提示することによって、応答の繰り返しを実装します。プライムとプローブのディスプレイに異なるディストラクタ刺激を提示することによって、伸延の変更を実装します。
   5. トライアルタイプRC-DRの場合は、プライムとプローブのディスプレイに異なる応答カテゴリーから標的刺激を提示することによって応答変化を実装します。プライムとプローブのディスプレイに同じディストラクタ刺激を提示することによって伸延繰り返しを実装します。
   6. トライアルタイプRC-DCの場合は、プライムとプローブのディスプレイに異なる応答カテゴリーから標的刺激を提示することによって応答変化を実装します。上の別のディストラクタ刺激を提示することによってディストラクタ変更を実装プライムとプローブが表示されます。
5. それぞれの試験のタイプによって定義された制限の下では、ランダムにプライム対象、プライム伸延、プローブ標的とプローブ伸延の役割に刺激セットから刺激を割り当てます。各プライムとターゲットレスポンスとは異なるにマップされている正解の選択肢を使用するように各プローブ配置に注意することを忘れないでください。各試行の種類の割り当てを行うと、180試験で、その結果、この30倍を繰り返します。
6. 180試験の順番をランダムにします。
7. 練習ブロック60の試験のランダムなサンプルを使用してください。

3。実験方法

1. ようこそ参加者（S）とコンピュータを割り当てる。グループでのテストが可能です。個々の防音室で参加者をテストすることが望ましい。
2. まず、年齢、性別、不良ビジョンなどの追加データを収集します。
3. タスクの記述を含む書面による指示を与える（常にTAに割り当てられたボタンを押してくださいディストラクタ刺激）との誤差を加えることなく、可能な限り高速に応答するよう催促を無視して刺激をrget。命令は、コンピュータ画面を介して与えることができる。
4. 各試行では次のように表示を提示する（ 図1を参照）。一文字は0.5°、1°の間の水平および垂直方向の視野角を持つ必要があります。互いに隣接して存在する各素数でターゲットとディストラクタ刺激および各プローブディスプレイ（刺激のグルーピングを最大にする）。
   1. 次の試験は、スペースバーを押すことで起動することができ、参加者に通知したキュー（ たとえばアスタリスク）を提示。改行はスペースバーを押す前に、試験間、この時点で撮影することができます。 （代わりに、1500ミリ秒の試行間間隔を使用）。
   2. 500ミリ秒間画面中央に固定マーカー（ 例えばプラス記号）を提示。
   3. 参加者がPRすることで応答するまで、画面の中央にプライムディスプレイを発表応答ボタンのいずれかをディエッサー。
   4. プライムレスポンスタイム（応答までの素数の発症）、プライム応答の正確さをログに記録します。
   5. 不正確な応答の場合、可能な限り速く、また正しい反応するように参加者を連想させる1500ミリの警告を提示する。
   6. 500ミリ秒間画面中央に固定マーカー（ 例えばプラス記号）を提示。プライム応答とプローブ千ミリより短い発症との間のこの時間を維持するように注意してください。
   7. 参加者が応答ボタンを押すことによって応答するまで、画面の中央にプローブの表示を提示する。
   8. プローブ応答時間（応答開始までのプローブ）およびプローブ応答の正確さを記録。
   9. 不正確な応答の場合、可能な限り高速に反応する参加者を連想させる1500用ミリが、エラーをせず、警告を提示する。
5. ターゲットのIDの繰り返しで、応答の繰り返し試験を省略した（ つまり、RRiを試行）が目標アイデンティティ繰り返し効果の影響を除外する。
6. プローブ応答時間の分析のために、唯一のプライムとプローブへの正しい応答との比較試験を検討し、（200ミリ秒未満）先行し、外れ値応答時間（ 例えばテューキー^26）を除外。
7. ×2（ディストラクタの関係：変化対繰り返し）分散分析：2（変化対繰り返し応答関係）にプローブ応答時間を入力してください。同じANOVAは、プローブエラー率を分析するために使用することができる。

×2（ディストラクタの関係：変化対繰り返し）：2（変化対繰り返し応答関係）でプローブ応答時間への分散分析、応答関係と伸延関係の有意な交互作用は、伸延応答結合の効果を示す。伸延の繰り返しの利点は、応答変更試験におけるよりも応答の繰り返しの方が大きい。すなわち、RR-DCおよびRR-DRの試行間の平均応答時間の差がRC-DCおよびRC-DRの試行間の平均応答時間の差よりも有意に大きい。伸延の繰り返しの有意な主効果が追加の伸延抑制効果を示している。場合にのみ伸延応答結合の影響パターンの効果を図2Aに示すように、伸延反復効果が期待される。繰り返さ伸延は、応答の繰り返しにおいて有利になく、応答変更試験で不利につながる。伸延の阻害も影響を与える場合の応答時間は、 図2Bに示すように、パターンが期待されている。伸延の繰り返しの一般的な追加の利点は、応答の繰り返し試験で伸延繰り返しのさらに大きな効果につながり、応答変更試験で伸延繰り返しによる不利を相殺する。応答の繰り返しと応答変化との伸延繰り返し効果の差はまだディストラクタ-反応結合を証明する、変わらないことに注意してください。 図3フリンクス、RothermundとWentura（2007）が収集したデータの一例であり、図4は、ディストラクタ応答をまとめたもの異なるモダリティ9,18-24,27-30 33の実験の結合効果。効果は、より長い応答時間で、より困難な作業と大きくなります。これは、現在必要とされる反応を計算するアルゴリズムに並列に動作する検索処理の結果として理解することができる。 trigge間の長いラグ付き応答のリング応答の取得および実行、検索処理は、応答22の実行前に完了する可能性が高くなる。そのため、ディストラクタ - 反応結合効果がより顕著になる。この変調は、全てのモダリティに対して同じ関数で表すことができることに留意されたい。これは、聴覚および触覚のタスクはより厳しいであり、したがって、一般に応答時間が遅い31につながっているものとすることができる。まだディストラクタ - 応答の結合効果に関するこれらの応答時間の影響は、視覚の実験と同じであった。

同じ2（応答関係：変化対繰り返し）×2（ディストラクタの関係：変化対反復）ANOVAはエラー率に行うことができる。応答基準に応じて、参加者が使用し、同じ結果パターンが時々ここで発見された。しかし、多くの場合、参加者は非常にいくつかのエラーを作り、有意な効果はエラーレートで発見されていません。

図2、A）原型伸延繰り返し効果伸延阻害の付加的な効果はない。伸延応答結合の効果は、応答における伸延繰り返し効果の間に有意差によって証明されている反復回のTiONと応答変化試験（ すなわち 、図示の列間の差）。エラーバーは平均の標準誤差を示す。伸延繰り返し効果は伸延変更試験の平均応答時間を引い伸延繰り返し試験での平均応答時間として計算されます。B）ディストラクター阻害の追加効果を持つ原型伸延繰り返し効果。伸延応答結合の効果は、応答の繰り返しと応答変化試験（描かれた列の違いIE）での伸延繰り返し効果の間に有意差によって証明されている。応答反復および応答変化試験において伸延繰り返し効果の平均値がゼロより有意に大きい場合伸延抑制効果が証明される。エラーバーは平均の標準誤差を示す。伸延繰り返し効果は平均RESPマイナス伸延変更試験における平均応答時間として計算されます伸延繰り返し試験でオンセ時間。

フリンクスら （2007）によって報告された。図3。ディストラクタ反復効果が。エラーバーは平均の標準誤差を示している。伸延反復効果が伸延反復試験の平均応答時間を引い伸延変化試験において、平均応答時間として算出する。

図4は、図33の実験で見出されたミリ秒伸延器応答結合の効果（視覚を用いて27、5つの聴覚を用いて、一つの触覚刺激を用いて）実験における平均応答時間の関数として 、 各データポイントREPRE応答関係と1の実験で伸延関係の相互作用をsents。実線は異なる実験での効果との間の分散の50％を説明する機能を示す。信頼区間を破線で示している。

著者らは、開示することは何もありません。